Hitta den bästa LLM:n för innehållsskrivande: Testade och rankade

Förståelse av stora språkmodeller (LLM:er)

Stora språkmodeller (LLM:er) är banbrytande AI-verktyg som förändrar hur vi skapar och konsumerar innehåll. Innan vi går djupare in på skillnaderna mellan olika LLM:er bör du förstå vad som gör att dessa modeller så enkelt kan skapa text som liknar mänsklig.

LLM:er tränas på enorma datamängder, vilket hjälper dem att förstå kontext, semantik och syntax. Beroende på mängden data kan de korrekt förutsäga nästa ord i en mening och sätta ihop orden till begriplig text. En anledning till deras effektivitet är transformer-arkitekturen. Denna självuppmärksamhetsmekanism använder neurala nätverk för att behandla texts syntax och semantik. Det innebär att LLM:er kan hantera ett brett spann av komplexa uppgifter med lätthet.

LLM:ers betydelse för innehållsskapande

Stora språkmodeller (LLM:er) har förändrat sättet företag närmar sig innehållsskapande. Med sin förmåga att skapa personliga och optimerade texter genererar LLM:er innehåll som mejl, landningssidor och inlägg i sociala medier utifrån mänskliga språkprompter.

Här är vad LLM:er kan hjälpa innehållsskribenter med:

• Snabbhet och kvalitet: LLM:er levererar snabbt och högkvalitativt innehåll. Detta gör att även mindre företag utan egen skribent kan vara konkurrenskraftiga.
• Innovation: Förladdade med tusentals effektiva exempel hjälper LLM:er till vid marknadsföringsidéer och kundengagerande strategier.
• Brett innehållsutbud: LLM:er kan effektivt skapa olika innehållstyper, från blogginlägg till whitepapers.
• Kreativt skrivande: LLM:er hjälper till med berättelseutveckling genom att analysera befintliga berättelser och föreslå handlingar.

Dessutom ser framtiden för LLM:er ljus ut. Framsteg inom teknologin kommer sannolikt förbättra deras noggrannhet och multimodala möjligheter. Denna utvidgning av användningsområden kommer påverka flera branscher avsevärt.

Översikt över populära LLM:er för skrivuppdrag

Här är en snabb översikt över de populära LLM:er vi kommer att testa:

När du väljer en LLM är det viktigt att utgå från dina behov för innehållsskapande. Varje modell erbjuder något unikt, från att hantera komplexa uppgifter till att skapa AI-drivet kreativt innehåll. Innan vi testar dem, låt oss kort sammanfatta varje modell och se hur de kan gynna din process.

OpenAI GPT-4: Funktioner och prestanda

Nyckelfunktioner:

• Multimodala möjligheter: GPT-4 kan behandla och generera text och bilder, till skillnad från sina föregångare.
• Kontextuell förståelse: Modellen tolkar komplexa promptar och ger nyanserade svar anpassade till specifika sammanhang.
• Anpassningsbar utdata: Användare kan ange ton och uppgiftskrav via systemmeddelanden, vilket gör modellen mångsidig för olika tillämpningar.

Prestandamått:

• Högkvalitativ utdata: GPT-4 är särskilt effektiv vid kreativt skrivande, sammanfattning och översättning, och levererar ofta resultat som matchar eller överträffar mänskliga standarder.
• Praktisk användning: I ett praktiskt exempel använde en digital marknadsföringsbyrå GPT-4 för personaliserade mejlkampanjer, vilket ledde till 25 % högre öppningsfrekvens och 15 % högre klickfrekvens.

Styrkor:

• Sammanhang och relevans: Modellen producerar konsekvent text som är sammanhängande och relevant, och är därför ett pålitligt val för innehållsskapande.
• Omfattande träning: Träningen på varierade datamängder ger flyt i flera språk och bred förståelse för olika ämnen.

Utmaningar:

• Krävande beräkningar: De höga resurskraven kan begränsa tillgängligheten för vissa användare.
• Risk för ordrikedom: Ibland kan GPT-4 skapa alltför ordrika och vaga svar.

Sammanfattningsvis är GPT-4 ett kraftfullt verktyg för företag som vill förbättra sitt innehållsskapande och sin dataanalys.

Anthropic Claude 3: Funktioner och prestanda

Nyckelfunktioner:

• Kontextuell förståelse: Claude 3 utmärker sig i att hålla sammanhang och konsekvens i långa berättelser, och anpassar sitt språk efter specifika kontexter.
• Emotionell intelligens: Modellen kan analysera känslomässiga undertoner och skapa innehåll som berör läsaren och fångar komplexa mänskliga upplevelser.
• Genrespridning: Claude 3 skriver obehindrat i flera genrer, från skönlitteratur till poesi och manus.

Styrkor:

• Kreativ originalitet: Till skillnad från många språkmodeller genererar Claude 3 originella idéer och berättelser, och tänjer på gränserna för traditionellt berättande.
• Engagerande dialog: Modellen skapar trovärdig och relaterbar dialog, vilket utvecklar karaktärer och interaktioner.
• Samarbetsverktyg: Claude 3 möjliggör samarbete för författare.

Utmaningar:

• Ingen internetåtkomst: Till skillnad från andra ledande modeller har Claude inte tillgång till internet.
• Endast textgenerering: Medan konkurrenterna introducerar modeller för bild, video och röst, är Anthropics erbjudande strikt begränsat till textgenerering.

Meta Llama 3: Funktioner och prestanda

Nyckelfunktioner:

• Parameterstorlekar: Finns i storlekar på 8 miljarder, 70 miljarder och imponerande 405 miljarder parametrar.
• Förlängd kontextlängd: Stödjer upp till 128 000 tokens, vilket förbättrar prestandan på långa och komplexa texter.

Styrkor:

• Öppen källkod: Tillgänglig gratis, vilket uppmuntrar till bred användning och experiment för forskning och kommersiella tillämpningar.
• Generering av syntetisk data: Modellen med 405 miljarder parametrar är särskilt skicklig på att generera syntetisk data, vilket är värdefullt för träning av mindre modeller och kunskapsdestillering.
• Integration i applikationer: Driver AI-funktioner i Metas appar och är praktisk för företag som vill skala generativa AI-lösningar.

Utmaningar:

• Resurskrävande: Större modeller kan kräva betydande datorkraft, vilket begränsar tillgängligheten för mindre organisationer.
• Bias och etik: Precis som alla AI-modeller finns risk för inneboende bias, vilket kräver kontinuerlig utvärdering och förbättring.

Llama 3 utmärker sig som en robust och mångsidig öppen LLM, med löften om AI-framsteg men även vissa utmaningar för användarna.

xAI Grok: Funktioner och prestanda

Nyckelfunktioner:

• Datakälla: Tränad på innehåll från X (tidigare Twitter).
• Kontextfönster: Kan bearbeta upp till 128 000 tokens.

Styrkor:

• Integrationspotential: xAI kan integreras i sociala medier och förbättra användarinteraktioner.
• Användarengagemang: Designad för avslappnade konversationer.

Utmaningar:

• Okända parametrar: Brist på öppenhet om modellstorlek och arkitektur försvårar prestanda-bedömning.
• Jämförande prestanda: Presterar inte alltid bättre än andra modeller vad gäller språkuppgifter och kapacitet.

Sammanfattningsvis erbjuder xAI Grok intressanta funktioner och har fördelen av medieexponering, men står inför stora utmaningar i fråga om popularitet och prestanda bland språkmodeller.

Test av de bästa LLM:erna för bloggskrivande

Nu hoppar vi direkt in i testerna. Vi rankar modellerna med hjälp av ett grundläggande bloggskrivande. Alla tester utfördes i FlowHunt, där endast LLM-modellen ändrades.

Fokusområden:

• Läsbarhet
• Tonkonsistens
• Originalitet i språket
• Nyckelordsanvändning

Testprompt:

Skriv ett blogginlägg med titeln “10 enkla sätt att leva hållbart utan att spräcka budgeten”. Tonen ska vara praktisk och lättillgänglig, med fokus på handfasta tips som är rimliga för upptagna personer. Lyft fram “hållbarhet på budget” som huvudnyckelord. Inkludera exempel för vardagssituationer som matinköp, energianvändning och personliga vanor. Avsluta med en uppmuntrande uppmaning till läsaren att testa ett tips redan idag.

Obs: Flödet är begränsat till en utdata på cirka 500 ord. Om utdata känns stressad eller ytlig är det avsiktligt.

OpenAI GPT-4o

Om detta vore ett blindtest skulle frasen “I dagens snabba värld…” avslöja modellen direkt. Du är troligen bekant med denna skribentstil, eftersom den inte bara är det populäraste valet utan även grunden för de flesta AI-skrivverktyg från tredje part. GPT-4o är alltid ett säkert val för allmänt innehåll, men var beredd på vaghet och ordrikedom.

Ton och språk

Ser man förbi den smärtsamt uttjatade inledningsmeningen gjorde GPT-4o precis vad vi förväntade oss. Ingen skulle tro att en människa skrivit detta, men det är ändå en hyfsat strukturerad artikel som tydligt följer prompten. Tonen är faktiskt praktisk och lättillgänglig, med direkt fokus på handfasta tips istället för vaga resonemang.

Nyckelordsanvändning

GPT-4o lyckades bra i testet för nyckelordsanvändning. Modellen använde inte bara det angivna nyckelordet utan även liknande fraser och andra relevanta ord.

Läsbarhet

På Flesch-Kincaid-skalan hamnar denna utdata på årskurs 10–12 (ganska svår) med poängen 51,2. Ett poäng lägre och den hade varit på universitetsnivå. Med så kort utdata påverkar kanske till och med ordet “hållbarhet” läsbarheten. Det finns ändå klart utrymme för förbättring.

Anthropic Claude 3

Den analyserade Claude-utdatan är mellanmodellen Sonnet, som sägs vara bäst för innehåll. Texten flyter bra och känns märkbart mer mänsklig än GPT-4o eller Llama. Claude är den perfekta lösningen för ren och enkel text som levererar information effektivt utan att bli för ordrik som GPT eller för “flashig” som Grok.

Ton och språk

Claude utmärker sig genom enkla, relaterbara och mänskliga svar. Tonen är praktisk och lättillgänglig, med direkt fokus på handfasta tips istället för vaga resonemang.

Nyckelordsanvändning

Claude var den enda modellen som ignorerade nyckelordsdelen av prompten och använde det bara i 1 av 3 utdata. När det användes dök det upp i slutsatsen och kändes något påklistrat.

Läsbarhet

Claude Sonnet fick höga poäng på Flesch-Kincaid-skalan, årskurs 8–9 (lätt engelska), bara några poäng bakom Grok. Grok ändrade hela ton och vokabulär för att nå detta, medan Claude använde liknande vokabulär som GPT-4o. Vad gjorde läsbarheten så bra? Kortare meningar, vardagliga ord och inget vagt innehåll.

Meta Llama

Llamas starkaste sida var nyckelordsanvändningen. Å andra sidan var skrivstilen oinspirerad och lite ordrik, men ändå mindre tråkig än GPT-4o. Llama är som GPT-4o:s kusin – ett säkert innehållsval med något ordrik och vag skrivstil. Det är ett bra val om du gillar skrivstilen hos OpenAI:s modeller men vill slippa typiska GPT-fraser.

Ton och språk

Llama-genererade artiklar påminner mycket om GPT-4o:s. Ordrikedomen och vagheten är jämförbar, men tonen är praktisk och lättillgänglig.

Nyckelordsanvändning

Meta vinner i testet för nyckelordsanvändning. Llama använde nyckelordet flera gånger, även i inledningen, och inkluderade naturligt liknande fraser och andra relevanta nyckelord.

Läsbarhet

På Flesch-Kincaid-skalan hamnar denna utdata på årskurs 10–12 (ganska svår), med poäng 53,4, något bättre än GPT-4o (51,2). Med så kort utdata påverkar kanske till och med ordet “hållbarhet” läsbarheten. Det finns fortfarande utrymme för förbättring.

xAI Grok

Grok var en stor överraskning, särskilt vad gäller ton och språk. Med en mycket naturlig och avslappnad ton kändes det som att få snabba tips från en nära vän. Om avslappnat och rappt är din stil är Grok definitivt valet för dig.

Ton och språk

Utdata är mycket lättläst. Språket är naturligt, meningarna rappa och Grok använder idiom på ett skickligt sätt. Modellen håller sig till sin primära ton och pressar gränserna för mänskligt liknande text. Notera: Groks avslappnade ton passar inte alltid B2B- och SEO-inriktat innehåll.

Nyckelordsanvändning

Grok använde nyckelordet vi bad om, men endast i slutsatsen. Andra modeller placerade nyckelordet bättre och lade till fler relevanta ord, medan Grok fokuserade mer på flytet i texten.

Läsbarhet

Med det lättsamma språket klarade Grok Flesch-Kincaid-testet galant. Den fick poäng 61,4, vilket motsvarar årskurs 7–8 (lätt engelska). Det är optimalt för att göra ämnen tillgängliga för allmänheten. Det stora lyftet i läsbarhet är nästan påtagligt.

Etiska överväganden vid användning av LLM:er

LLM:ers styrka beror på kvaliteten på deras träningsdata, som ibland kan vara partisk eller felaktig, och därmed sprida desinformation. Det är avgörande att faktagranska och granska AI-genererat innehåll för rättvisa och inkludering. När du provar olika modeller, kom ihåg att varje modell har olika synsätt kring datasekretess och begränsning av skadligt innehåll.

För att styra etisk användning måste organisationer skapa ramar för dataskydd, biasminskning och innehållsmoderering. Detta inkluderar regelbunden dialog mellan AI-utvecklare, skribenter och juridiska experter. Tänk på denna lista över etiska frågor:

• Bias i träningsdata: LLM:er kan förstärka befintliga fördomar.
• Faktagranskning: Mänsklig översyn krävs för att verifiera AI-utdata.
• Risk för desinformation: AI kan skapa trovärdiga men felaktiga påståenden.

Valet av LLM bör vara etiskt förenligt med organisationens riktlinjer för innehåll. Både öppna och proprietära modeller bör utvärderas för potentiell missanvändning.

Begränsningar hos dagens LLM-teknik

Bias, felaktigheter och hallucinationer är fortfarande stora problem med AI-genererat innehåll. Tack vare inbyggda riktlinjer blir LLM:ers utdata ofta vag och av låg kvalitet. Företag behöver ofta extra träning och säkerhetsåtgärder för att hantera dessa frågor. För småföretag är tid och resurser för anpassad träning ofta otillgängliga. Ett alternativ är att lägga till dessa funktioner via generella modeller och tredjepartsverktyg som FlowHunt.

Med FlowHunt kan du ge specifik kunskap, internetåtkomst och nya funktioner till klassiska basmodeller. På så sätt kan du välja rätt modell för uppgiften utan basmodellens begränsningar eller otaliga abonnemang.

En annan stor utmaning är modellernas komplexitet. Med miljarder parametrar kan de vara svåra att hantera, förstå och felsöka. FlowHunt ger dig mycket mer kontroll än vanliga promptar i en chatt. Du kan lägga till separata funktioner som block och justera dem för att skapa ditt egna bibliotek av AI-verktyg.

Framtiden för LLM:er inom innehållsskrivande

Framtiden för språkmodeller (LLM:er) inom innehållsskrivande är lovande och spännande. När dessa modeller utvecklas utlovas ökad noggrannhet och mindre bias i innehållsgenereringen. Det innebär att skribenter kan skapa pålitliga, mänskliga texter med AI-genererat innehåll.

LLM:er kommer inte bara hantera text utan även bli skickliga på multimodalt innehåll. Det innebär att de kan hantera både text och bilder och därigenom stärka kreativt innehåll för olika branscher. Med större och bättre filtrerade datamängder kommer LLM:er skapa mer tillförlitligt material och förfina skrivstilar.

Men än så länge klarar inte LLM:er detta på egen hand, och dessa möjligheter är utspridda mellan olika företag och modeller, som alla tävlar om din uppmärksamhet och dina pengar. FlowHunt samlar dem alla och låter